Pesquisadores do Instituto de Computação da Universidade Estadual de Campinas (Unicamp) criaram uma ferramenta baseada em inteligência artificial para detectar e bloquear mensagens de texto fraudulentas, prática conhecida como smishing. Denominado Smish-Checker, o sistema foi desenvolvido pela cientista da computação Stephane Schwarz durante seu doutorado no laboratório Recod.ai, sob coordenação do professor Anderson Rocha.

O modelo surgiu a partir de uma demanda apresentada por uma empresa de comunicação em nuvem com o objetivo de filtrar mensagens maliciosas antes que cheguem aos destinatários, sem reter comunicações autênticas. A tecnologia é capaz de processar e agrupar até 12 milhões de mensagens para reconhecer padrões e já está em operação em uma companhia internacional intermediária de envios corporativos.

Para identificar as fraudes, a inteligência artificial analisa múltiplos elementos além do texto, como sutis trocas visuais de letras por caracteres de códigos distintos, inserção de espaços ou uso de encurtadores de links. O mecanismo também consulta informações públicas de registro dos endereços eletrônicos, incluindo data de criação, titularidade, alterações e sufixos de domínio.

O sistema também monitora o comportamento de conexão para coibir páginas clonadas que aplicam o golpe conhecido como man in the middle, no qual o criminoso intercepta dados enquanto a vítima crê acessar um site oficial. Ao medir o tempo de resposta e o carregamento entre o dispositivo móvel e os servidores, a ferramenta detecta anomalias operacionais que revelam o desvio de informações.

A redação vai acompanhar os desdobramentos da aplicação prática da tecnologia no mercado e verificar os próximos passos da pesquisa acadêmica conduzida no polo científico de Campinas.